Google发布AlphaFold 3预测所有生物分子

在生物学研究中，蛋白质的结构和功能是理解生命机制的关键。谷歌DeepMind的AlphaFold 3，以其革命性的AI技术，为这一领域带来了前所未有的突破。

AlphaFold 3通过使用AI革命中最核心的架构——Transformer+Diffusion，能够以原子精度预测生物分子的结构和相互作用。这项技术不仅能够预测蛋白质的结构，还能生成DNA/RNA等核酸和更小分子的3D结构，并模拟它们之间的相互作用。

与传统的预测方法相比，AlphaFold 3在预测生物分子相互作用的准确率上提高了50%，对于某些关键的相互作用类型，预测精度甚至可以提升100%。这一进步在Nature杂志上发表，并登上了封面，显示了其在学术界的重要影响力。

为了促进科学研究，谷歌DeepMind推出了AlphaFold Server，这是一个免费的研究平台，允许全球科学家进行非商业化的生物分子结构预测。通过这个平台，科学家可以在10分钟内预测分子结构，极大地加快了研究进程。

AlphaFold 3在药物设计领域的应用前景广阔。它能够预测药物分子与蛋白质的结合方式，这对于新药的开发至关重要。AlphaFold 3的高精度预测能力，使得药物设计的成功率有望大幅提升，同时也有助于探索新的疾病靶点。

AlphaFold 3的发布引起了社会各界的广泛关注。许多科学家和网友认为，这一技术将彻底改变我们对生物系统的认识，并在医学领域带来重大突破。AlphaFold 3的诞生，意味着我们即将在未来几年内，对所有疾病了如指掌。我们正站在未来十年可能治愈所有疾病的边缘。AI即将彻底改变医学，我们需要用它来提高可用性、改善疗效，降低看病成本。

尽管AlphaFold 3展现了巨大的潜力，但其使用也存在一些限制。研究者无法运行自己的AlphaFold 3版本，也无法公开其底层代码。此外，对AlphaFold 3服务器的访问也受到限制，每天的研究者只能进行有限次数的预测。这些限制部分是由于商业利益的考量，例如谷歌DeepMind的子公司Isomorphic Labs已经开始利用AlphaFold 3来开发药物。尽管如此，AlphaFold 3的发布仍然是AI在生物学领域的一个重要里程碑。

AlphaFold 3的整体架构在很大程度上继承了AlphaFold 2的设计，但进行了重大调整。新的Pairformer取代了AlphaFold 2的Evoformer，成为主要的处理模块，只处理成对和单一表征，不再保留MSA表征，所有信息都通过成对表征进行传递。AlphaFold 3采用了一种标准的扩散方法，训练扩散模型处理加噪的原子坐标，并预测其真实坐标。这种生成式训练方法会产生多种可能的结果，避免了使用基于扭转的残基参数化和对结构的违规损失。

AlphaFold 3的未来发展备受期待。随着技术的不断完善和应用的深入，AlphaFold 3有望在生物学研究和药物设计中发挥更大的作用。同时，随着更多的研究和开发，未来可能会有更多开源解决方案的出现，进一步推动这一领域的发展。AlphaFold 3的诞生，不仅是AI技术在生物学领域的一次巨大飞跃，更是人类对生命科学认知的一次深刻革新。随着这一技术的不断发展和应用，我们有理由相信，未来的生物学研究将更加高效、精准，为人类健康事业带来更多的可能性。

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
相关内容：https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/